大数据背景下图书馆数字阅读推广创新路径研究*

2018-01-28安文婧

图书馆学刊 2018年10期

安文婧

（黑龙江省图书馆，黑龙江哈尔滨 150090）

随着互联网应用的普及，各种类型的数据充斥于我们的生活、工作以及学习之中，如何有效利用这些数据来更好地服务于社会大众，已成为信息时代技术发展的必然要求[1]。近年来，图书馆加大了各类信息技术与数字阅读推广工作融合发展的力度，大数据技术也从不同的角度融入了数字阅读推广工作的相关环节，并促进了数字阅读推广工作效率的提升[2]。但从发展现状来看，大数据技术与数字阅读推广工作融合程度并不深，因此有必要探索大数据背景下图书馆数字阅读推广的创新路径，从而更好地服务于读者的数字阅读需求。

1 大数据技术及特性

大数据技术是在“互联网+”时代产生的具备综合化服务功能的网络信息技术，随着“互联网+”思维以及模式的普及化运用，互联网所产生的数据总量呈爆炸式增长态势，原有的网络信息服务技术已无法满足信息部门对于数据捕捉、数据整理、数据管理以及数据应用的多重化需求，大量的数据长期沉淀而造成价值的浪费。这就需要一种全新的技术，能够更加高效、准确、全面地对各种类型的数据进行整理、分析和处理，并将其转化成为直观可见的简明信息决策方案，大数据技术就应时而生[3]。大数据技术具有以下特性。

1.1 数量巨大

互联网信息技术推动了智能设备以及物联网的发展，云计算以及云存储技术更深入地融入社会生活，随着人类活动领域的拓展，数据进一步扩容，并且产生了多元化的数据记录方式，显著提升了数据信息的准确性。因此，数据来源渠道逐渐延伸至社会个体，无论是短信还是社交网络，社会个体每天都会生成新数据，人们的任何行为都会被记录，并通过系统得以完整储存。此外，个体在网络空间的全部行为也会通过日志的形式加以展示，由此可见，在互联网时代，一旦社会个体与其他媒介发生交互，信息都会被快速存储，所以数据容量是极其巨大的[4]。

1.2 多样性

大数据时代的显著特征在于数据丰富的格式与类型。其中，数据类型覆盖了音视频文件以及模拟信号，承载数据的设备也间接产生了复杂的数据结构。同时，储存的数据类型既覆盖了传统意义上的关系型数据，也涵盖了传感器数据，包括网页点击数和访问数、关键词搜索量、论坛访客数以及文档信息等。由此可见，数据类型和来源异常复杂，不仅包括组织内部生成的数据，也包括外部组织生成的数据。

1.3 快速性

大数据聚焦于对数据进行实时处理，并及时展示数据分析结果，可从两个维度分析大数据的快速性。第一，数据的生成路径短，导致其产生速度快。不同网络环境下，数据的生成速度具有明显差异，在4G网络环境下，每秒内可产生PB级数据，而在以往2G、3G网络环境下，每秒内只能产生TB级数据。第二，数据处理的高效性。这也是大数据技术区分于传统数据挖掘技术最为显著的属性。无论是静态数据，还是动态数据，都可以通过大数据技术实现快速处理。

1.4 真实性

任何决策都需要真实数据作为支撑，尽管在一定程度上需要数据达到一定的容量规模，但加强对数据真实性的监控才是决策正确性的关键推动力。所以，在大数据背景下，需要客观看待行业发展，规避不合理的人为干预，将事件的偶发因素降至最低，这样才能保障数据的准确性，并为今后构建数据分析模型奠定基础。

2 大数据技术对图书馆数字阅读推广的影响

2.1 提供了更高层次的数据采集方式

在互联网时代，数据已成为驱动行业决策形成的重要依据，同时数据也日益深入到大众的生活以及工作的方方面面。现阶段，图书馆开展的数字阅读推广活动已进入转型跨越的攻坚阶段，必须充分重视对读者行为数据的管理和运用，才能有效判断读者与图书馆之间的关联度。常见读者数据主要包括其借阅倾向、阅读偏好、浏览足迹等结构化和非结构化数据。然而，从实践情况来看，大部分图书馆并未重视对读者数据的筛查和分析。而大数据技术的应用，可以有效拓展对读者行为监测的维度，通过对读者大数据的分析构建相应的读者行为数据模型，并实现对读者需求类型的深层次划分，进而达到利用读者数据开展精准化数字阅读推广的目的。

2.2 拓展了数据的分析利用途径

在知识经济时代，为了促进读者更有效地利用图书馆资源，图书馆要充分重视对读者数据的搜集和分析，并基于大数据模型分析的结果，有的放矢地针对读者开展个性化服务，通过高质量、高效率的服务来提高读者对图书馆的总体满意度。同时，将大数据技术融入读者行为分析，还可以有效提升数据分析的准确性和效率，以实现阅读服务深度推广的目的。因此，图书馆应全面梳理读者数据，并对数据维度进行分类划归和整理，将读者行为数据进行精细化划分，如基础信息、阅读喜好、用户互动等，并结合图书馆线下活动，来激发读者参与活动的热情度[5]。

2.3 促进了阅读服务目标的精准化实施

通过大数据模型能够展示不同类型读者的基本情况，在数据的支撑下实现阅读推广内容的精准投放。此外，读者数据并非静止的，内外部因素都会对读者数据造成影响，因此需要动态监控读者数据的变化，比如阅读倾向、阅读需求的变化以及阅读过程的变化等。数据分析需要按照不同维度进行，这样才能得出相对稳定的判断，比如以周或者月作为分析维度，提升读者阅读成效以及阅读感悟等，通过这种方式能够准确把握读者相对稳定的阅读风格，并对其阅读倾向以及阅读行为的变化做出准确判断。由此可见，利用大数据技术，图书馆可以充分面向读者进行个性化阅读方案的推荐，并且为读者匹配相关性信息资源，从而使得推广的深度进一步提升。总体来看，大数据实现了数字阅读推广的精细化管理和智能化匹配，进而使得图书馆的运营效率大幅提升。

3 大数据技术应用于图书馆数字阅读推广的基础

3.1 读者阅读行为数据采集与分析

图书馆数字资源库的主要特点在于其收集的资源极为广泛，并且能够随时被调取和访问。读者在任何时间段、任何地点登陆数字图书馆所留下的数据痕迹都可以被数字资源库的监控程序所记录。同时读者注册成为数字图书馆会员时，必须提供相关的完善资料，而图书馆可根据这些注册的资料信息，建立初步的读者数据库，作为大数据分析的原始数据。就数据的采集与分析方法来看，图书馆可以利用自身数字图书馆建设所采用的自动化管理平台进行读者阅读行为基础数据的采集，如数字化资源管理平台、移动图书馆管理平台、图书馆虚拟社区等。这些平台通常都具备了即时数据信息的贮存功能，能够完整地记录用户在检索、浏览、下载数字阅读资源过程中所发生的数据[6]。虽然这种数据采集方法较为便捷，但却存在着格式不统一、数量巨大、关联性差的问题。因此，必须利用大数据技术对不同自动化管理平台所采集的读者阅读行为数据进行统一的结构化处理，以此来提升数据的应用价值，并为进一步高效地利用数据奠定基础。

3.2 读者阅读互动行为数据采集与分析

随着“互联网+”环境下新媒体应用平台服务技术的逐步成熟，以及4G网络覆盖度的逐步提升，移动数字阅读的用户呈几何式攀升趋势，其阅读行为在移动阅读环境下也发生明显变化，通过微信、微博以及QQ等常见的新媒体社交应用软件进行阅读已成为越来越多的青年读者的首选。这类阅读方式的特点在于图书馆与读者之间、读者与读者之间的信息交互进一步显现，读者不再仅仅要求对数字化内容的阅读，而是更倾向于通过阅读来进行有效的互动。从发展现状来看，国内大部分数字化图书馆已采取积极措施来应对这种转变，数字化图书馆正由传统的阅读传播服务角色逐步向知识交流组织者转变，通过引入并不断强化读者交互功能，已在不同程度上加快读者参与阅读互动的频率，并显著增强了阅读的趣味性[7]。基于大数据技术，这一新形式的数字阅读推广模式所产生的数据也具有一定的参考价值，可以利用这些数据有效地分析出读者的阅读偏好、阅读互动关注点以及图书馆数字资源的组织传播方向。此类数据不同于静态的读者数字阅读行为数据，其关联性和动态性相当突出。为有效解决这一问题，图书馆可以利用大数据平台中的网络爬虫功能即时将数据抽取出来，并通过开展结构化存储和处理的方式，来保证分析结果的真实性和准确性。

4 读者阅读行为数据应用于图书馆数字阅读推广的策略

4.1 精准分析读者的阅读需求

读者是数字阅读推广活动中阅读行为的主体，而这些主体之间又会存在着交互作用。例如，大多数读者对某一阅读资源持好评意见，那么就会吸引更多的读者参与到阅读中来。为了能够持续推动图书馆数字阅读推广活动健康、稳固发展，同时更为广泛的吸引读者参与图书馆数字阅读推广活动，图书馆就必须以读者的阅读需求为基本出发点，通过大数据技术的灵活运用，充分将需求导向下的活动布局思路贯穿至数字阅读推广活动的各个环节当中[8]。当前，依托大数据技术，阅读推广馆员能够以更加迅捷的速度搜集并整理与读者数字阅读行为相关的海量数据，并以此为基础，通过对数字的全方位分析，来有效判断和预测读者潜在的阅读行为，形成读者数字阅读需求最为直观的判断。这也是读者阅读行为数据应用于图书馆阅读推广所必须做好的第一项工作，否则后续的工作就会偏离图书馆阅读推广的初衷。

4.2 优化数字阅读推广的实施方案

常规化的图书馆数字阅读推广方案，大多数是由图书馆阅读推广专员凭借经验完成的。尤其是在资源采购方面，阅读推广专员多数情况下是根据自己的直觉来判断潜在的推广对象会对哪些类型的阅读资源感兴趣，就此而进行纸质资源或数字资源的采购和推广使用。尽管一些图书馆会通过网络调查、电话访问、现场随机采访等常见的方式来调研读者的阅读资源需求或服务需求，但由于普遍性相对较弱，依然不能完全把握读者的真实需求。这种缺乏精准现代化信息技术支持的图书馆数字阅读推广实施方案，不仅会受到阅读推广工作者主观因素的影响，而且也无法保证客观调查结果数据的真实性，从而严重阻碍了数字阅读推广精准化服务目标的实现[9]。而在大数据技术支持下，图书馆能够更加全面、真实、客观地了解读者的阅读行为信息，并将其加工成为具有决策价值的分析报告，这样就有利于图书馆在保证决策科学化和合理化的前提下，进一步优化数字阅读推广方案，实现数字阅读资源与读者多元化需求的均衡化对接，并提高图书馆数字阅读资源的利用效率，节约阅读推广活动总体运行成本。

4.3 促进数字阅读推广相关部门的协同一致

在大数据时代，虽然数据的来源渠道不同，但数据与数据之间的关联性和共享性却进一步凸显，为数据的多途径开发利用奠定了基础。例如，图书馆数字资源检索、咨询部门可以通过大数据共享平台，及时地将数字资源的检索数据及下载数据传递给数字资源采购部门，数字资源采购部门通过对这些数据的整理、加工和分析，形成对阅读资源需求发展方向的总体判断，并产生相应的决策报告，以供数字阅读推广部门参考使用。这样就大大促进了数字阅读推广相关部门的协同一致，提高了数字阅读资源推广的效率和准确性。此外，图书馆还可以利用大数据数字整合化的技术优势，进一步打破不同部门数据采集而产生的信息孤岛现象，将不同数据来源、不同数据格式、不同数据属性的各类数据统一为可迅速辨识的数据形式[10]。结合上述两点内容，图书馆数字阅读推广馆员在编制阅读推广活动方案的过程中，要以共享和联系的态度来对待工作，通过大数据技术的灵活运用和整体性优势，来不断提升阅读推广活动的执行效率。

4.4 主动进行个性化阅读内容的推送

目前，国内大部分图书馆在利用大数据技术进行数字阅读服务创新的过程中，并没有考虑利用大数据技术的优势，主动进行个性化阅读内容的推送。图书馆广大读者的多元化、个性化阅读服务需求并不能够通过图书馆的数字阅读推广服务活动，而得到充分的满足。图书馆进行数字阅读服务创新不仅仅是为了提高数字阅读推广工作的效率，更重要的是数字阅读推广工作所蕴含的基础性服务内容要能够充分迎合广大读者的个性化需求，图书馆如何在数字阅读创新的过程中有效、主动地进行个性化阅读内容的推送已成为实现阅读服务精准化的重要方向。就实现路径来看，图书馆可以在实现用户身份认证基础信息共享的前提下，充分利用微信、微博、QQ以及电子邮箱等新媒体信息传播渠道，定向、定时、主动对读者进行精准化的阅读内容推送，打通数字阅读推广服务读者的“最后一公里”问题，确保读者的个性化阅读需求可以即时即地得到满足[11]。